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Cryptoweather

Cryptoweather

本地服务
github.com/2051project金融数据114 周前更新

关于 Cryptoweather

Cryptoweather 是提供加密资产预测信号和市场指标的 MCP 服务,面向查看 BTC、ETH 和 ADA 行情信号及历史表现的用户。数据包含交易建议、信号置信度和每小时更新的技术指标。

主要功能

  1. 01获取加密资产预测信号
  2. 02查看买入、卖出或持有建议
  3. 03查询历史回测与表现指标
  4. 04查看信号清晰度和置信度
  5. 05获取每小时市场数据与技术指标

适用场景

  1. 01查看 BTC、ETH 或 ADA 的当前信号
  2. 02参考交易建议与信号置信度
  3. 03检查历史表现和小时级指标

MCP 相关

作为 MCP 服务,它向 MCP 客户端提供信号、交易建议、表现数据、历史信息及市场技术指标工具。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

CryptoWeather AI 比特币预测信号 Robo-advisor

smithery badge MCP Badge

🌈 通过模型上下文协议(MCP)提供 AI 驱动的比特币价格预测信号

概述

CryptoWeather MCP 服务通过 CryptoWeather AI 系统提供实时比特币价格预测信号。你可以直接在 Claude 对话中获取每小时更新的交易信号、绩效指标和 AI 驱动的市场洞察。

功能

  • 实时比特币信号:获取最新的 AI 比特币价格走势预测
  • 交易建议:获取详细的买入/卖出/持有建议
  • 绩效指标:查看历史回测结果和当前收益指标
  • 信号分析:了解信号的清晰度和置信度
  • 每小时更新:预测每小时更新一次

安装

Claude Desktop 用户
  1. 添加到 Claude Desktop MCP 配置中:
{
  "mcpServers": {
    "cryptoweather": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/cryptoweather/main.py"]
    }
  }
}
开发者

从源代码安装:

git clone https://github.com/2051project/cryptoweather.git
cd cryptoweather
pip install -e .

使用方法

安装后,你可以在 Claude 对话中使用以下工具:

可用工具

信号工具(CryptoWeather AI):

  1. get_crypto_signal(asset) - 获取 btc、eth 或 ada 的当前预测信号
  2. get_bitcoin_signal() - 获取当前比特币预测信号
  3. get_ethereum_signal() - 获取当前以太坊预测信号
  4. get_trading_recommendation(asset) - 获取详细的交易建议
  5. get_performance_metrics(asset) - 查看 AI 绩效统计数据
  6. get_signal_history() - 了解信号方法

市场详情工具(来自 CryptoWeather API 的 1h 市场数据,与应用详情页显示的指标相同):

  1. get_market_detail(asset) - 完整技术快照:最新 OHLCV、24h 涨跌幅/交易量、EMA 9/21/50、RSI(14)、Stochastic(14,3,3)、MACD(12,26,9)
  2. get_ohlcv(asset, limit) - 最近的每小时 K 线(开盘价、最高价、最低价、收盘价、交易量)
  3. get_indicator(asset, indicator, period) - 单个指标或价格字段:open、high、low、close、volume、rsi、stochastic、ema、macd
使用示例

对话

信号类型

  • 晴朗 ☀️:方向明确且置信度高的信号
  • 多云 ☁️:市场状况混杂或不确定

仓位类型

  • 买入:AI 预测价格会上涨
  • 卖出:AI 预测价格会下跌
  • 持有:AI 建议维持当前仓位

API 信息

  • 更新频率:每小时
  • 响应格式:包含信号、清晰度、仓位和收益数据的 JSON

响应示例

{
  "Clear": {
    "Clarity": "74%",
    "backtest": "24,510%",
    "pos": "hold",
    "profit": "538%",
    "sig": "C",
    "signal": "Cloudy ☁️"
  },
  "version": "2.0"
}

免责声明

⚠️ 重要提示:CryptoWeather 的预测仅供参考,不构成财务建议。请务必自行研究,并在做出交易决策前考虑自己的风险承受能力。过往表现不代表未来结果。

支持

许可证

MIT 许可证 - 详情请参阅 LICENSE 文件。

开发

在调试模式下运行
python main.py --debug
要求
  • Python 3.10+
  • fastmcp >= 0.1.0
  • requests >= 2.28.0

参与贡献

  1. Fork 此仓库
  2. 创建功能分支
  3. 进行修改
  4. 适用时添加测试
  5. 提交 pull request

由 CryptoWeather 团队用 ❤️ 制作

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。